AGI的未來趨勢——智能體工作流(Agentic Workflow)
從零樣本到智能體工作流（Agentic Workflow）的轉(zhuǎn)變，代表著人工智能（AI）應(yīng)用方式的根本性革新。傳統(tǒng)的AI模型使用模式，即“零樣本”方式，類似于命令一個(gè)模型進(jìn)行特定任務(wù)而無需提供指導(dǎo)或反饋，這在吳恩達(dá)(Andrew Ng)的比喻中被形象地描述為“讓人在打字機(jī)前瘋狂打字”的過程。相反，智能體工作流（Agentic Workflow）模式強(qiáng)調(diào)了通過多輪迭代和模型間協(xié)作來優(yōu)化結(jié)果，這種方法在多個(gè)AI測試中顯示出顯著的性能提升。
在當(dāng)前的實(shí)踐中，基于大模型的能力構(gòu)建的應(yīng)用通常被稱為“智能體”。以Coding Benchmark測試為例，盡管GPT4在零樣本模式下的準(zhǔn)確率（67%）高于GPT3.5（48%），但在配合智能體工作流后，GPT3.5的推理效果超越了GPT4，而GPT4在智能體工作流的加持下，準(zhǔn)確率亦顯著提高。吳恩達(dá)預(yù)測，這種結(jié)合方式能接近GPT5、Claude4和Gemini 2.0的性能，甚至可能超越它們。
智能體工作流的核心優(yōu)勢在于其自我優(yōu)化和逐步規(guī)劃的能力。一方面，通過持續(xù)迭代和模型間的反饋循環(huán)，可以不斷優(yōu)化結(jié)果輸出；另一方面，利用思維鏈（Chain-of-Thought）將任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，有助于提升推理水平。這種方法不僅讓相對能力較弱的模型達(dá)到更高水平，還能顯著提升復(fù)雜任務(wù)的處理效率。
智能體設(shè)計(jì)模式分為四種類型：自我反思、工具使用、規(guī)劃和多智能體協(xié)同。自我反思和工具使用模式較為常見，而規(guī)劃和多智能體協(xié)同模式則代表了將單體智能體應(yīng)用升級為多個(gè)模型協(xié)同完成端到端業(yè)務(wù)流程的新趨勢。這種模式的轉(zhuǎn)變，使得基于特定大模型的單體智能體使用模式，跨越到了多個(gè)大模型和智能體協(xié)同工作的新階段。
規(guī)劃模式強(qiáng)調(diào)在AI智能體的設(shè)計(jì)階段，引入多步驟工作流的理念。這一流程由不同的模型和工具執(zhí)行特定任務(wù)，形成一條整合多個(gè)工具和步驟的完整工作流。這種方法與當(dāng)前主流智能體實(shí)踐中的單任務(wù)、簡單任務(wù)處理形成了鮮明對比，代表了AI應(yīng)用向更復(fù)雜、更綜合流程轉(zhuǎn)變的重要一步。
多智能體協(xié)同模式在agentic workflow中扮演著核心角色。通過創(chuàng)建不同智能體并賦予它們特定職責(zé)，可以實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的團(tuán)隊(duì)協(xié)作。以吳恩達(dá)援引的論文《Communicative Agents for Software Development》為例，一個(gè)名為ChatDev的聊天驅(qū)動軟件開發(fā)公司展示了如何通過不同智能體協(xié)同工作實(shí)現(xiàn)軟件開發(fā)流程的自動化和優(yōu)化。這種機(jī)制不僅提高了效率和質(zhì)量，也為未來軟件工程的自動化和智能化開辟了新路徑。
為了充分利用agentic workflow，我們需要轉(zhuǎn)變對AI和AGI的使用觀念，將其融入到現(xiàn)實(shí)世界復(fù)雜業(yè)務(wù)流程中，通過不同AI模型和智能體的交互與驗(yàn)證，提升任務(wù)的準(zhǔn)確度。雖然在agentic workflow下，AI的響應(yīng)可能需要更長時(shí)間，但這種工作流的循環(huán)優(yōu)化機(jī)制可以實(shí)現(xiàn)與高質(zhì)量大模型相當(dāng)?shù)男ЧｋS著技術(shù)的發(fā)展，智能體工作流帶來的工作內(nèi)容擴(kuò)展可能在未來一年內(nèi)實(shí)現(xiàn)。
蕩寇15395376977： 將電流通過霍爾元件時(shí)負(fù)電荷是往相反的方向的嗎 -
興縣機(jī)構(gòu)： ______ 以根據(jù)右手螺旋定則,從工作電流 旋到磁感應(yīng)強(qiáng)度B確定的方向?yàn)檎?若測得的霍爾電壓 為正,則樣品為P型,反之則為N型.
蕩寇15395376977： 實(shí)際電源的內(nèi)阻越小,其特性越接近于理想電壓源.內(nèi)電阻越大,則其特性...
興縣機(jī)構(gòu)： ______ OA系統(tǒng)未來發(fā)展:工作流、數(shù)據(jù)整合、移動OA、全時(shí)服務(wù)、體驗(yàn)式營銷、安全防護(hù)這六大主流方向.國內(nèi)OA產(chǎn)品有很多廠商,有擅長移動和業(yè)務(wù)應(yīng)用平臺化的致遠(yuǎn)軟件,有管理簡單的通達(dá)軟件,還有金和、今目標(biāo)、泛微等.在移動OA這個(gè)領(lǐng)域里,做得最好的就是致遠(yuǎn)軟件.可以咨詢致遠(yuǎn)申請?jiān)囉?
蕩寇15395376977： 軍用直升機(jī)發(fā)展簡史是怎樣的?
興縣機(jī)構(gòu)： ______ 目前公認(rèn)的直升機(jī)發(fā)展史的起點(diǎn)是中國發(fā)明的竹蜻蜓和意大利人達(dá)?芬奇的直升機(jī)草... 明顯提高了導(dǎo)航距離與精度, 而儀表數(shù)量的減少,減輕了飛行員的工作負(fù)荷,也使直...
蕩寇15395376977： 角色怎樣知道自己是戰(zhàn)士還是別的什么
興縣機(jī)構(gòu)： ______ 看你怎么加點(diǎn)了,是自己決定的.以下是別人的見解 GG編 陽光帥多多——席德(代... 且由初始能力可推測,未來角色敏捷( AGI )的成長率,將明顯的比其他同等的角色...
蕩寇15395376977： 網(wǎng)絡(luò)交換技術(shù)的發(fā)展如何?網(wǎng)絡(luò)交換技術(shù)的發(fā)展如何?
興縣機(jī)構(gòu)： ______ 2005年是運(yùn)營商開始實(shí)施戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的一年.戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型旨在簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),減少網(wǎng)絡(luò)運(yùn)... 近兩年的技術(shù)完善、測試和現(xiàn)網(wǎng)試點(diǎn)工作表明固網(wǎng)智能化是立足現(xiàn)網(wǎng)增值、面向未來...
蕩寇15395376977： 請問工作流建模的發(fā)展趨勢是怎樣的?
興縣機(jī)構(gòu)： ______ (5)基于代數(shù)的方法過程代數(shù)(ProeesAlgebra)主要還是局限在理論探討上,在工作流管理領(lǐng)域用得很少,只有一種基于過程代數(shù)的描述語言LOTOS被用于工作流管理領(lǐng)域
蕩寇15395376977： 國考申論復(fù)習(xí)高效技巧
興縣機(jī)構(gòu)： ______ 提到公務(wù)員考試復(fù)習(xí),很多人第一反應(yīng)就是行測要刷題,對于申論復(fù)習(xí)就無從下手了... 理性批判才能拓寬想象力的空間,展望美好未來.“互聯(lián)網(wǎng)+”潮流洶涌澎湃,智能...
在當(dāng)前的實(shí)踐中，基于大模型的能力構(gòu)建的應(yīng)用通常被稱為“智能體”。以Coding Benchmark測試為例，盡管GPT4在零樣本模式下的準(zhǔn)確率（67%）高于GPT3.5（48%），但在配合智能體工作流后，GPT3.5的推理效果超越了GPT4，而GPT4在智能體工作流的加持下，準(zhǔn)確率亦顯著提高。吳恩達(dá)預(yù)測，這種結(jié)合方式能接近GPT5、Claude4和Gemini 2.0的性能，甚至可能超越它們。
智能體工作流的核心優(yōu)勢在于其自我優(yōu)化和逐步規(guī)劃的能力。一方面，通過持續(xù)迭代和模型間的反饋循環(huán)，可以不斷優(yōu)化結(jié)果輸出；另一方面，利用思維鏈（Chain-of-Thought）將任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，有助于提升推理水平。這種方法不僅讓相對能力較弱的模型達(dá)到更高水平，還能顯著提升復(fù)雜任務(wù)的處理效率。
智能體設(shè)計(jì)模式分為四種類型：自我反思、工具使用、規(guī)劃和多智能體協(xié)同。自我反思和工具使用模式較為常見，而規(guī)劃和多智能體協(xié)同模式則代表了將單體智能體應(yīng)用升級為多個(gè)模型協(xié)同完成端到端業(yè)務(wù)流程的新趨勢。這種模式的轉(zhuǎn)變，使得基于特定大模型的單體智能體使用模式，跨越到了多個(gè)大模型和智能體協(xié)同工作的新階段。
規(guī)劃模式強(qiáng)調(diào)在AI智能體的設(shè)計(jì)階段，引入多步驟工作流的理念。這一流程由不同的模型和工具執(zhí)行特定任務(wù)，形成一條整合多個(gè)工具和步驟的完整工作流。這種方法與當(dāng)前主流智能體實(shí)踐中的單任務(wù)、簡單任務(wù)處理形成了鮮明對比，代表了AI應(yīng)用向更復(fù)雜、更綜合流程轉(zhuǎn)變的重要一步。
多智能體協(xié)同模式在agentic workflow中扮演著核心角色。通過創(chuàng)建不同智能體并賦予它們特定職責(zé)，可以實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的團(tuán)隊(duì)協(xié)作。以吳恩達(dá)援引的論文《Communicative Agents for Software Development》為例，一個(gè)名為ChatDev的聊天驅(qū)動軟件開發(fā)公司展示了如何通過不同智能體協(xié)同工作實(shí)現(xiàn)軟件開發(fā)流程的自動化和優(yōu)化。這種機(jī)制不僅提高了效率和質(zhì)量，也為未來軟件工程的自動化和智能化開辟了新路徑。
為了充分利用agentic workflow，我們需要轉(zhuǎn)變對AI和AGI的使用觀念，將其融入到現(xiàn)實(shí)世界復(fù)雜業(yè)務(wù)流程中，通過不同AI模型和智能體的交互與驗(yàn)證，提升任務(wù)的準(zhǔn)確度。雖然在agentic workflow下，AI的響應(yīng)可能需要更長時(shí)間，但這種工作流的循環(huán)優(yōu)化機(jī)制可以實(shí)現(xiàn)與高質(zhì)量大模型相當(dāng)?shù)男ЧｋS著技術(shù)的發(fā)展，智能體工作流帶來的工作內(nèi)容擴(kuò)展可能在未來一年內(nèi)實(shí)現(xiàn)。
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